为满足用户数据开发、数据探索场景提供的交互式开发环境。 Notebook 基于开源的 Jupyterlab 定制化开发，支持使用 Python、Bash、Markdown 语言、引入第三方库完成数据查询操作。本文将为您演示 Notebook 任务类型中使用 Python Spark on EMR 的 Kernel 类型。

1 注意事项

• Python Spark on EMR 的 Kernel 类型，仅支持火山引擎 E-MapReduce（EMR）Hadoop、TensorFlow 集群类型创建。

2 准备工作

1. 已开通相应版本的 DataLeap 服务并创建 DataLeap 项目。详见开通服务操作。
2. Notebook 任务使用 Python Spark on EMR 的 Kernel 类型，需配合独享计算资源组服务一同使用，您需购买合适资源规格的独享计算资源组，并将其绑定至创建成功的 DataLeap 项目下。
   购买操作详见资源组管理，项目绑定操作详见创建项目-服务绑定。
3. 已创建火山引擎 E-MapReduce（EMR）Hadoop 集群类型。详见创建集群。

3 新建 Notebook 任务

1. 登录 DataLeap租户控制台。
2. 在具体项目中进入数据开发界面，并单击新建任务按钮进行任务新建。
3. 选择交互式分析任务类型。
4. 填写任务基本信息，单击确定按钮，完成任务创建。
   

4 配置任务

4.1 配置环境启动信息

新建任务完成后，首次打开 Notebook，需先配置环境启动信息：
其中名称前带 * 的参数为必填参数，名称前未带 * 的参数为可选参数。

启动信息配置完成后，单击确认按钮，启动 Kernel 连接，待导航栏 Kernel 状态为 Idle 后，即代表启动成功，可进行后续的调试运行代码逻辑。

• Kernel 状态说明：
  • Idle 空闲状态：Kernel 处于空闲状态，随时可运行任务。
  • Busy 状态：正在运行代码，Kernel 处于忙碌状态，需等待当前代码执行完成后，再执行后续任务代码。
  • disconnected 断开状态 （断网）：Kernel 有网络断开的情况，您需要手动刷新下界面，启动 Kernel 后，再执行任务。
  • connected 连接状态：Kernel 正处于连接状态。
  • dead 状态：连接失败状态，您可以在右侧查看失败原因。
• 您可单击 Kernel 按钮，进行 Kernel 高级设置参数替换。
  

4.2 编辑任务

启动 Kernel 状态正常后，即可进入代码编辑查询界面。目前支持 Python、Bash、Markdown、Raw 三种语言。
您可以在当前的 cell 框中，输入对应语言的代码逻辑，以 Python 语言为例，为您介绍几种使用示例：

• 查询 EMR Hive 表数据示例：

  spark.sql("show databases").show()
  spark.sql("use database_name")
  spark.sql("show tables").show()
  spark.sql("select * from table_name").show()
  

  单击上方操作栏中的运行按钮，执行所编辑的示例语句，等待执行完成后，便可在下方查看运行结果。

  注意

  Notebook 调试场景，需进入 EMR 控制台 > 集群详情 > 服务列表 > Spark 服务参数界面，在 livy.conf 配置文件中，对以下两个参数进行调整：

  • 添加自定义参数 livy.server.session.timeout-check.skip-busy = true
  • livy.server.session.timeout 调为 43200000 (12h)
  • 如果会用比较多的 Notebook EMR Spark Kernel 类型，建议调大 livy.server.session.max-creation

  

• 使用 pyplot 画图：

  • 登录 EMR 集群，安装示例所使用到的第三方包。登录操作详见登录集群。
  • 新建 Notebook 任务，并选择 Python Spark on EMR 的 Kernel 类型，等待任务启动。
  • 启动成功后，输入以下绘图示例语句：

    说明

    绘图语句，需要在绘图 cell 最后一行命令中添加 %matplot plt 语句才可正常显示绘图结果。

    import matplotlib.pyplot as plt 
    
    fig, ax = plt.subplots()
    
    fruits = ['apple', 'blueberry', 'cherry', 'orange']
    counts = [40, 100, 30, 55]
    bar_labels = ['red', 'blue', '_red', 'orange']
    bar_colors = ['tab:red', 'tab:blue', 'tab:red', 'tab:orange']
    
    ax.bar(fruits, counts, label=bar_labels, color=bar_colors)
    
    ax.set_ylabel('fruit supply')
    ax.set_title('Fruit supply by kind and color')
    ax.legend(title='Fruit color')
    
    plt.show()
    
    %matplot plt
    

• 使用 Bash 语言编辑示例：
  您可在 Cell 编辑框中，根据实际场景输入 Shell 语句，示例如下：

  echo ${date} #打印业务日期
  

• 使用 Markdown 语言编辑示例：
  您可在 Cell 编辑框中，根据实际场景输入 Markdown 语句，示例如下：

  ## 二级标题
  **Notebook 基于开源的 Jupyterlab 定制化开发，支持使用 Python、Markdown、Raw 语言、引入第三方库完成数据查询操作**
  ### 三级标题 
  $$文案居中$$
  #### 四级标题
  $\min_w \frac{1}{2n_{samples}} \Vert X_{w-Y}\Vert _2\^2+\alpha \Vert w \Vert _2$
  

  单击上方操作栏运行按钮（或快捷键：shift + Enter），等待执行完成后，便可展示如下结果：
  

• Raw 纯文本示例
  Notebook 中的 Raw 语言是纯文本形式，您可根据实际情况输入相应的文本信息用于记录，

  这里是文本编辑模式
  您可在此输入所需记录的信息，以上示例为您演示的是：
  1、查询 EMR Hive 表数据；
  2、使用 pyplot 画图；
  3、Markdown 语言示例。
  

4.3 代码配置 Spark Conf

若您不想在环境启动 Kernel 页面时配置 Spark conf 参数，想在代码中配置 Spark conf 时，您需要先新增一个 cell，并按照如下形式输入代码：

%%configure -f
{"conf": {"spark.driver.cores": 3, "spark.executor.cores": 3}}

4.4 内置变量

DataLeap 平台的 Notebook 任务中，已为您添加以下内置变量参数，您无需再操作以下变量：

sc: SparkContext
spark: pyspark.sql.session.SparkSession

4.5 任务基础设置

• 功能操作：
  Notebook 任务编辑界面更多操作，如 Cell 单元框功能按钮说明、参数可详见 Notebook - 4.2 编辑任务。
• 执行设置：
  您可单击进入右侧侧边栏执行设置按钮，进入执行设置界面，配置计算资源组、资源配置、Spark参数等。具体操作详见上方 5.1 配置环境启动信息。
• 调度设置：
  进入右侧边栏调度设置，配置节点调度相关属性。设置操作详见：调度设置。

5 后续操作

数据开发界面任务编辑且测试完成后，后续您可进行任务的提交发布，以及任务运维操作。详见5.1 离线任务提交、任务运维。